MongoDB collection.mapReduce() 方法

Mongodb mapReduce() 方法是一个强大的数据处理工具，它可以对集合中的数据进行自定义的聚合和处理。该方法可以接受两个 JavaScript 函数作为参数：一个用于映射数据，另一个用于对映射结果进行聚合。这两个函数分别是 map 函数和 reduce 函数。mapReduce() 方法执行完成后会返回一个新的集合或者输出到控制台，具体取决于使用的选项。

语法

mapReduce() 方法的语法如下：

db.collection.mapReduce(
  function () {
    emit(key, value)
  },
  function (key, values) {
    return reduceFunction
  },
  {
    out: "collection",
    query: document,
    sort: document,
    limit: number
  }
)

其中，collection 表示要进行聚合的集合名称，map 和 reduce 分别表示映射函数和聚合函数，out 表示输出到的集合名称，query 表示查询条件，sort 表示排序条件，limit 表示返回结果的最大数量。

使用场景

mapReduce() 方法通常用于对大数据集进行聚合操作，比如统计每个用户的订单总数、计算每个地区的销售总额等等。由于可以自定义映射和聚合函数，mapReduce() 方法可以处理各种复杂的聚合需求。

示例

下面是一个使用 mapReduce() 方法对 orders 集合进行聚合的示例：

var mapFunction = function () {
  emit(this.user_id, { count: 1 })
}

var reduceFunction = function (key, values) {
  var count = 0
  values.forEach(function (value) {
    count += value.count
  })
  return { count: count }
}

db.orders.mapReduce(mapFunction, reduceFunction, { out: "order_totals" })

db.order_totals.find()

上面的代码中，mapFunction 函数用于映射数据，将每个订单按照用户 ID 进行分组，输出一个键值对，其中键为用户 ID，值为一个对象，包含订单数量。reduceFunction 函数用于聚合数据，计算每个用户的订单总数。执行 mapReduce() 方法后，会将结果输出到 order_totals 集合中，然后使用 find() 方法查看结果。

结论

mapReduce() 方法是 MongoDB 中一个强大的聚合工具，它可以处理各种复杂的聚合需求。通过自定义映射和聚合函数，可以实现各种统计和分析功能。在使用 mapReduce() 方法时需要注意，如果数据量较大，可能需要一定的计算时间和资源，需要对服务器进行优化。